金守峰， 胡永彪， 田明銳， 張文祥

（1.長(zhǎng)安大學(xué) 道 路施工技術(shù)與裝備教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西 安 710064；2.西安工程大學(xué) 機(jī) 電工程學(xué)院，陜西 西 安 710048）

0 引 言

車輛行駛速度對(duì)于安全行駛及車輛牽引性能是非常重要的，目前車輛的速度一般是通過(guò)測(cè)量驅(qū)動(dòng)輪車軸的轉(zhuǎn)速及車輪行駛半徑換算得到的行駛速度，該速度在車輪與地面純滾動(dòng)時(shí)可以認(rèn)為與實(shí)際行駛速度相同，但當(dāng)出現(xiàn)滑轉(zhuǎn)時(shí)所顯示的速度就不是實(shí)際行駛速度［1－2］。對(duì)實(shí)際行駛速度的測(cè)量通常使用五輪儀裝置，但僅限于試驗(yàn)研究［3］。雷達(dá)測(cè)速范圍大約在24～99km／h，不適合低速測(cè)量；GPS測(cè)速精度高但受電離層的天氣狀況影響及附近建筑物和地面反射造成的延遲較大［4］；視頻測(cè)速利用視頻圖像對(duì)車輛進(jìn)行測(cè)速，較多應(yīng)用在公路車輛速度監(jiān)控中［5］。

本文在分析路面灰度分布隨機(jī)性特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)車載圖像采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集路面紋理的灰度序列圖像，利用相鄰圖像的相似性估計(jì)出相鄰圖像間的位移量，結(jié)合圖像采集系統(tǒng)的標(biāo)定參數(shù)及成像幀頻，計(jì)算車輛相對(duì)于路面的運(yùn)動(dòng)速度。

1 車載圖像采集系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型

圖像采集系統(tǒng)將三維空間中的物體映射到二維空間中，隨著圖像采集系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)，物體上的同一點(diǎn)，在成像平面上的位置也會(huì)隨之變化，圖像采集系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型如圖1所示。

圖1 圖像采集系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型

在圖1中，O點(diǎn)為載體t1時(shí)刻的位置，O′點(diǎn)為載體t2時(shí)刻的位置，三維空間點(diǎn)M在t1和t2時(shí)刻映射到圖像平面上的位置為M1（x1，y1）和M2（x2，y2），（Δx，Δy）是M點(diǎn)在圖像平面上在t1和t2時(shí)刻的位移量，其中Δx＝x1－x2，Δy＝y(tǒng)1－y2，假設(shè)圖像采集系統(tǒng)僅存在平移運(yùn)動(dòng)且在景深方向無(wú)明顯運(yùn)動(dòng)，因此，圖像采集系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)模型如（1）式所示，即

其中，（x1，y1）和（x2，y2）分別表示前后2幀圖像相應(yīng)點(diǎn)的坐標(biāo)，Δx和Δy分別表示x軸和y軸的平移量，由相鄰幀圖像的相似性估計(jì)出幀間圖像位移，則載體的運(yùn)動(dòng)速度為：

其中，K為單位像素的距離；Δl為幀間圖像位移；N為相機(jī)的幀頻。

2 圖像位移估計(jì)算法

圖像采集系統(tǒng)所采集的路面有瀝青、水泥、泥土等各種路面，在光照條件下路面各處對(duì)光反射強(qiáng)度均不相同，在成像平面上形成了隨機(jī)分布的灰度紋理［6］。利用相鄰幀圖像的相似性，本文提出圖像灰度投影算法估計(jì)相鄰幀圖像的位移量。

將動(dòng)態(tài)圖像序列中每一幀圖像的二維灰度信息映射成2個(gè)獨(dú)立的一維曲線，分別表示圖像行和列的投影［7－8］，投影公式為：

其中，Ik（i，j）為第k幀圖像上（i，j）位置處的灰度值；Xk為行投影；Yk為列投影；W、H為圖像的行數(shù)和列數(shù)；1／H和1／W為消除孤立噪聲帶來(lái)的影響。

車載圖像采集系統(tǒng)采集的第48幀和第49幀的路面灰度圖像如圖2所示，大小為640像素×512像素，用（3）式對(duì)2幀圖像進(jìn)行投影，其投影曲線如圖3所示。

由圖2和圖3可知，相鄰2幀圖像相似，其投影在X軸和Y軸的投影曲線也相似，將相鄰幀的行、列投影一維曲線進(jìn)行相關(guān)計(jì)算［9－11］，設(shè)Rxk和Ryk分別為行投影Xk與列投影Yk的相關(guān)性測(cè)度，其計(jì)算公式為：

其中，Δx和Δy為行列圖像位移。

圖2 路面灰度圖像

圖3 路面灰度投影曲線

對(duì)應(yīng)一維曲線的相關(guān)測(cè)度取最大值，即得到相鄰幀在x軸和y軸的平移量Δx和Δy的值［12－13］，即：

相鄰幀行列投影曲線的相關(guān)測(cè)度曲線如圖4所示。

圖4 X軸、Y軸投影相關(guān)測(cè)度曲線

根據(jù)相關(guān)測(cè)度曲線最大值所對(duì)應(yīng)的像素值估計(jì)出相鄰2幀的行和列方向的圖像位移，由圖4a可知第49幀相對(duì)于第48幀的行方向圖像位移Δx＝34像素，由圖4b可知列方向圖像位移Δy＝0像素，也就是說(shuō)相鄰幀間只有x方向位移，而無(wú)y方向位移，因此相鄰幀間圖像位移＝34像素。

3 實(shí)驗(yàn)及數(shù)據(jù)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)裝置

實(shí)驗(yàn)裝置采用單片機(jī)控制4個(gè)獨(dú)立電機(jī)驅(qū)動(dòng)車輪，速度控制在1.5m／s以內(nèi)。在實(shí)驗(yàn)裝置上安裝FC－IE工業(yè)相機(jī)，使其光軸垂直于地面，工業(yè)相機(jī)在640×512分辨率下的幀頻為60幀／s，通過(guò)靜態(tài)標(biāo)定尺標(biāo)定K＝0.074mm／像素。

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

實(shí)驗(yàn)環(huán)境為平坦的實(shí)驗(yàn)室水泥地面，工業(yè)相機(jī)在景深方向無(wú)明顯運(yùn)動(dòng)；實(shí)驗(yàn)裝置沿直線運(yùn)動(dòng)，因此工業(yè)相機(jī)不存在繞光軸轉(zhuǎn)動(dòng)。本文設(shè)定的實(shí)驗(yàn)距離為2m，實(shí)驗(yàn)裝置每次完成這段距離所用時(shí)間為8s，則平均速度ˉv＝0.25m／s。根據(jù)本文算法，載體瞬時(shí)運(yùn)動(dòng)速度如圖5所示。

圖5 載體瞬時(shí)速度曲線

由（6）式計(jì)算的速度誤差為4%，本文方法計(jì)算的載體運(yùn)動(dòng)速度平均值為0.249 5m／s，誤差為0.2%。

4 結(jié)束語(yǔ)

計(jì)算的載體速度v與平均速度ˉv的誤差定義為：

本文提出了一種基于序列圖像的車載測(cè)速方法。利用相鄰幀間路面圖像的相似性，以灰度投影算法估計(jì)出圖像幀間位移，結(jié)合相機(jī)標(biāo)定參數(shù)計(jì)算出載體相對(duì)于地面的運(yùn)動(dòng)速度。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文算法對(duì)于紋理隨機(jī)分布的平坦地面的速度測(cè)量具有很高的精度和穩(wěn)定性。

［1］ 姚懷新.工程機(jī)械底盤及其液壓傳動(dòng)理論［M］.北京：人民交通出版社，2002：11－20.

［2］ 馬鵬宇.冷銑刨機(jī)功率自適應(yīng)控制系統(tǒng)研究［D］.西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2008.

［3］ 印 祥，盧博友，鐘以崇，等.拖拉機(jī)滑轉(zhuǎn)率實(shí)時(shí)測(cè)量中的車速測(cè)量方法［J］.農(nóng)機(jī)化研究，2009（4）：237－240.

［4］ 張利鵬，祁炳楠，趙棟杰.幾種車速測(cè)量裝置的工作原理與性能比較［J］.公路與汽車，2008（3）：40－42.

［5］ 高 飛，蔣建國(guó)，安紅新，等.一種快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法［J］.合 肥 工 業(yè) 大 學(xué) 學(xué) 報(bào)：自 然 科 學(xué) 版，2012，35（2）：180－183.

［6］ 楊 強(qiáng)，齊美彬，蔣建國(guó).一種用于車輛檢測(cè)的選擇性背景更新方法［J］.合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，34（4）：509－514.

［7］ 于起峰.基于圖像的精密測(cè)量與運(yùn)動(dòng)測(cè)量［M］.北京：科學(xué)出版社，2002：148－155.

［8］ 周 瑛，魏 平.基于FPGA并行處理的實(shí)時(shí)圖像相關(guān)速度計(jì)［J］.光學(xué)技術(shù)，2006，32（1）：108－110.

［9］ 李 銳，何輔云，夏玉寶.相關(guān)檢測(cè)原理及其應(yīng)用［J］.合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2008，31（4）：573－575，579.

［10］ Peters W H，Ranson W F.Digital imaging techniques in experimental stress analysis［J］.Opt Eng，1982，21（3）：427－431.

［11］ Tsai R Y.A versatile camera calibration technique for high－accuracy 3Dmachine vision metrology using off－theshelf TV camera and lenses［J］.IEEE Journal of Robotics and Automation，1987，3（4）：323－334.

［12］ Sun Changku，Wei Wei，Zhang Xiaodong，et al.Experimental design for CCD camera parameters calibration［J］.Optoelectronic Technology ＆ Information，2005，18（2）：43－46.

［13］ Yamaguchi I.A laser－speckle strain gauge［J］.Journal of Physics E：Scientific Instruments，1981，14 （5）：1270－1273.